Python で numpy を使用して行列を平坦化する方法は?

この記事では、Python の NumPy ライブラリを使用して行列を平坦化する方法を説明します。

numpy.ndarray. flatten() 関数

numpy モジュールには、2 次元または多次元の配列ではなく、配列の 1 次元のコピーを返す

numpy.ndarray. flatten() という関数が含まれています。 簡単に言えば、行列を 1 次元に平坦化すると言えます。

＃＃＃文法＃＃＃ リーリー

パラメータ

order

− 'C'、'F'、'A'、'K' (オプション)

並べ替えパラメーターを

'C,'

に設定すると、配列は
• 行優先順

  でフラット化されます。 「F」が設定されている場合、配列は

  column-major
の順序でフラット化されます。

• 配列は、'a' がメモリ内で連続した Fortran であり、順序パラメーターが 'A' に設定されている場合にのみ、列のメジャー順に展開されます。最後の順序は「K」で、要素がメモリ内に現れるのと同じ順序で配列をアンラップします。このパラメータはデフォルトで「C」に設定されています。

• 戻り値
- 平坦化された1次元行列を返します

方法 1 - np.array() タイプの 2x2 Numpy 行列の平坦化 アルゴリズム (ステップ)

以下は、必要なタスクを実行するためのアルゴリズム/手順です:

import キーワードを使用して、エイリアス (np) を持つ

numpy

モジュールをインポートします。

• 2 次元配列 (2 行、2 columns) をパラメータとして与えると、numpy 配列が作成されます。

• 指定された 2 次元行列を出力します。

numpy モジュールの
• flatten()

  関数 (行列を 1 次元に平坦化) を入​​力行列に適用して、入力 2 次元行列を 1 次元行列に平坦化します。

• 入力行列の結果として得られる平坦化行列を出力します。

例

• 次のプログラムは、 flatten() 関数を使用して、指定された入力 2 次元行列を 1 次元行列に平坦化し、それを返します −

  リーリー ＃＃＃出力＃＃＃
上記のプログラムを実行すると、次の出力が生成されます -

リーリー

方法 2 - reshape() 関数を使用した平坦化

アルゴリズム (ステップ)

以下は、必要なタスクを実行するためのアルゴリズム/手順です:

4 次元配列を渡して numpy 配列を作成するには、numpy.array()

関数 (ndarray を返します。ndarray は指定された要件を満たす配列オブジェクトです) を使用します。 (4 行、4 列) を引数として使用します。

指定された 4 次元行列を出力します。

• NumPy 配列の長さをそれ自身で乗算して、行列の要素の数を計算します。これらの値は、必要な列の数を表します。

• reshape()
関数 (データに影響を与えずに配列を再形成) を使用して、配列を再形成し、入力行列 (4D) を 1 次元行列に平坦化します。
入力行列の結果として得られる平坦化行列を出力します。

• 例

次のプログラムは、reshape() 関数を使用して、指定された 4 次元行列を 1 次元行列に平坦化し、結果 -
• を返します。 リーリー ＃＃＃出力＃＃＃

  上記のプログラムを実行すると、次の出力が生成されます -

  リーリー
方法 3 - np.matrix() 型の 4x4 Numpy 行列の平坦化

中国語訳は次のとおりです。

方法 3 - np.matrix() 型の 4x4 Numpy 行列の平坦化

#アルゴリズム (ステップ)

以下は、必要なタスクを実行するためのアルゴリズム/手順です:

numpy.matrix() 関数 (データ文字列または配列のようなオブジェクトから行列を返します。結果の行列は特殊な 4D 配列です) を使用します。 -次元配列 (4 行、4 列) を引数として使用し、numpy 行列を作成します。

入力行列の結果として得られる平坦化行列を出力します。

• 例

  次のプログラムは、 flatten() 関数を使用して、指定された 4 次元行列を 1 次元行列に平坦化し、結果 - を返します。 リーリー ＃＃＃出力＃＃＃

  上記のプログラムを実行すると、次の出力が生成されます -
リーリー ＃＃＃結論＃＃＃
• この投稿では、3 つの異なる例を使用して、Python で行列を平坦化する方法を学びました。 numpy.array() と NumPy.matrix() という 2 つの異なるメソッドを使用して、Numpy で行列を取得する方法を学びました。また、reshape 関数を使用して行列を平坦化する方法も学びました。

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